Isp delivering ROI-ja u marketing kampanjama telekoma postao je sve izazovniji zbog sve strožeg budžetiranja, viših očekivanja upravnih tijela i pojačane konkurencije kako od tradicionalnih rivala, tako i od agilnih MVNO-ova i izazivačkih marki. Voditelji marketinga sada se suočavaju s dvostrukim izazovom – postići kratkoročne rezultate, dok istovremeno grade dugoroju vrijednost brenda. Financijski direktori (CFO-ovi) obično gledaju na tržišni trošak isključivo kroz prizmu predvidivog ROI-ja, pa se ako marketing ne pokaže jasnim povratom, često smatra troškovnim centrom, a ne pokretačem rasta. Stoga timovi za marketing moraju dosljedno dokazivati kratkoročni utjecaj, osobito dok ulažu u personalizirane, AI-om vođene strategije angažmana koje zahtijevaju transparentnost i predvidivost. Zamislite da marketinški stručnjaci u telekom industriji mogu razbiti ciklus nepouzdanih prognoza pružajući sigurnije, podatcima utemeljene predviđanja poput: „Povećanjem troška za 20% na korisnike s pretplatom, generirat ćemo više od 3 milijuna dolara dodatnog prihoda — i evo kako ćemo to potvrditi. “ To je upravo taj stupanj jasnoće koji žele CFO-ovi, a predviđanja pokretana umjetnom inteligencijom od omogućuju. Tradicionalno, planiranje kampanja bilo je reaktivno—samo reprodukcija prethodnih taktika koje su djelovale. Međutim, promjenjivi uvjeti, evolucija ponašanja kupaca, potezi konkurenata i nove tržišne ponude znače da uspjeh od jučer može zakazati danas. Potreban je preokret od pitanja „Što je funkcioniralo?“ prema pitanju „Što bismo trebali učiniti sljedeće i koliko smo sigurni u to?“ Tu se transformacija od AI-om vođenog prognoziranja KPI-ja pokazuje ključnom. Korištenjem alata za AI-om vođeno predviđanje KPI-ja, marketinški timovi mogu simulirati ishod kampanja prije same potrošnje, testirati različite ponude, kanale i ciljne skupine. To omogućava identificiranje podperformirajućih kombinacija te optimiziranje poruka i vremena, smanjujući rizik i maksimizirajući učinak već prije pokretanja kampanje. S scenarijskim planiranjem, još učinkovitije se planira potrošnja kroz modeliranje više „što-ako“ scenarija, omogućujući marketerima da ostanu otporni na neočekivane promjene. U telekomunikacijama, to je posebno važno s obzirom na stalni izazov odljeva korisnika. Na primjer, mobilni operater suočen s rastom odljeva u skupini korisnika u visokoj vrijednosti s pretplatom, prije je široko koristio ponude za zadržavanje poput popusta i besplatnih podataka, što je trošilo budžet na odane korisnike i ignoriralo one koji su mogli otići.

Umjesto toga, korištenjem AI i modela strojnog učenja koji analiziraju korištenje, račune, interakcije s uslugom i odgovore na prethodne ponude, operater može testirati tri probna zadržavanja: 10 GB besplatnih podataka na tri mjeseca, popust od 15% na mjesečnu racun za jedan mjesec ili besplatnu pretplatu na streaming video sadržaja s besplatnim podatkovnim prometom. Predviđanja pomoću AI pokazuju prihode i troškove za svaki slučaj, omogućujući operateru odabrati strategiju s najvišim ROI-jem prije same kampanje. Nadalje, moderna AI-predviđanja omogućuju testiranje mnogobrojnih varijanti kampanja kroz precizno segmentirane podskupine i nišne skupine, kako bi se identificirale highly personalizirane i učinkovite ponude. Ova mogućnost pomaže telekomima uskladiti marketinški pristup usmjeren na korisnike s ciljevima corporativne učinkovitosti i produktivnosti. Naša rješenja za predviđanje KPI-ja nude dinamične, prilagodljive scenario „što-ako“ koji pokrivaju publiku, ponude, budžete i kanale; modele bazirane na povijesnim podacima i trendovima segmenata; brzu vizualizaciju predviđenih metrike od stope otvaranja do prihoda; te democratizirane, bezkôd sučelja koja osnažuju marketinške stručnjake—ne samo podatkovne znanstvenike—za autonomno pokretanje simulacija. Primjer Etiyinog novog alata Forecast KPI, dio njezina rješenja za Upravljanje kampanjama i zasnovan na njezinoj AI platformi prepoznatoj u Gartner Magic Quadrant-u, ilustrira ove mogućnosti. On pretvara objedinjene podatke o marketingu, proizvodima i korisnicima u prediktivne poslovne uvide, omogućavajući precizno planiranje. Sustav simulacija, pokretan naprednom AI-jem i bogatim povijesnim podacima, procjenjuje ishode kampanja poput otvaranja, klikova, konverzija i prihoda u različitim scenarijima, čime marketinškim timovima omogućuje usporedbu, usavršavanje i opravdavanje budžeta s podacima utemeljenim na uvidima. Ključno je što sučelje bez programiranja omogućava marketinškim stručnjacima izravan pristup moćnim AI-podržanim predviđanjima, bez potrebe za tehničkim znanjem o AI-ju, uklanjajući ovisnost o IT-ju ili timovima za znanost o podacima. Uz samo nekoliko klikova, timovi mogu modelirati kampanje, testirati pretpostavke i brzo iterirati. Alati poput Etiyinog AI-om vođenog Forecast KPI-ja prenose telekom marketing iz reaktivnog u proaktivni način rada, omogućujući operaterima da optimiziraju troškove, poboljšaju personalizaciju i ispune zahtjeve CFO-a za predvidivim ROI-jem—te pretvaraju marketing u strateški alat za rast u složenom, konkurentnom okruženju.